1개월 전 · ai

[Paper] 프라이버시 보호 및 비잔틴-강인 연합 학습을 위한 실용적 프레임워크

Federated Learning (FL)은 여러 클라이언트가 개인 데이터를 공유하지 않고 모델을 공동으로 학습할 수 있게 합니다. 그러나 FL은 Byzantine 공격에 취약합니다.

1개월 전 · ai

OpenAI Gym

개요 OpenAI Gym은 시도와 오류를 통해 컴퓨터를 교육하는 간단한 놀이터입니다. 작업을 넣으면, 프로그램이 행동을 시도하고 실수로부터 학습합니다. ...

1개월 전 · software

이론 컴퓨터 과학의 위대한 아이디어

죄송합니다. 외부 URL의 내용을 직접 확인할 수 없으므로 번역할 텍스트를 제공해 주시면 도와드리겠습니다.

1개월 전 · devops

[Paper] 메모리 발자국 위기 다스리기: 프로덕션 디퓨전 LLM 서빙을 위한 시스템 설계

Diffusion Large Language Models (dLLMs)은 Autoregressive Models (ARMs)에 대한 유망한 대안으로 떠올랐으며, 순차적 제한을 극복하기 위해 parallel decoding을 활용합니다.

1개월 전 · devops

[Paper] Sedna: 다중 동시 제안자 블록체인에서 트랜잭션 샤딩

현대 블록체인들은 단일 리더 병목 현상을 제거하고 검열 저항성을 향상시키기 위해 다중 제안자(MCP) 합의를 점점 더 많이 채택하고 있습니다. 그러나 MCP만으로는 ...

1개월 전 · ai

[Paper] Generative Refocusing: 단일 이미지에서 유연한 Defocus 제어

Depth-of-field 제어는 사진 촬영에서 필수적이지만, 완벽한 초점을 맞추려면 여러 번 시도하거나 특수 장비가 필요합니다. Single-image refocusing은 아직…

1개월 전 · ai

[Paper] 세상은 당신의 캔버스: 참조 이미지, 궤적 및 텍스트를 활용한 프롬프트 가능한 이벤트 그리기

우리는 WorldCanvas를 소개합니다. 이는 promptable world events를 위한 프레임워크로, 텍스트, trajectories, reference image를 결합하여 풍부하고 사용자 주도적인 시뮬레이션을 가능하게 합니다.

1개월 전 · ai

[Paper] 다음 임베딩 예측이 강력한 비전 학습자를 만든다

자연어에서 생성적 사전학습(generative pretraining)의 성공에 영감을 받아, 우리는 동일한 원칙이 강력한 자체 지도(self-supervised) 시각 학습자(visual learners)를 만들 수 있는지 묻는다. Inst...

1개월 전 · ai

[Paper] 중요한 차이점: Auditing Models for Capability Gap Discovery and Rectification

멀티모달 LLM(MLLM)용 기존 평가 방법은 해석 가능성이 부족하고, 종종 중요한 능력 격차를 완전히 드러내기에 충분하지 않다.

1개월 전 · ai

[Paper] DVGT: 드라이빙 비주얼 지오메트리 트랜스포머

시각 입력으로부터 3D 장면 기하학을 인식하고 재구성하는 것은 자율 주행에 매우 중요합니다. 그러나 아직도 운전 목표에 특화된 밀집 기하학이 부족합니다.

1개월 전 · ai

[Paper] EasyV2V: 고품질 명령 기반 비디오 편집 프레임워크

이미지 편집은 급속히 발전했지만, 비디오 편집은 덜 탐구된 상태이며 일관성, 제어 및 일반화에 대한 도전에 직면하고 있습니다. 우리는 디자인을…

1개월 전 · ai

[Paper] AdaTooler-V: 이미지와 비디오를 위한 적응형 툴 사용

최근 연구에 따르면 멀티모달 대형 언어 모델(MLLMs)은 비전 도구와의 상호작용을 포함한 멀티모달 인터리브 체인오브쓸(Chain-of-Thought, CoT)에서 이점을 얻는 것으로 나타났습니다.